(57)【要約】【課題】従来の方法では、学習結果である点数をもとに、教育管理者が次期学習コンテンツをe-learningシステム上に登録する形で提供してきた。この方法だと、必ずしも学習者にとって、最適なコンテンツを学習させるという観点において、十分だとは言えない部分があると考える。【解決手段】上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
e-learning学習コンテンツ受講結果より、点数だけではなく、学習コンテンツの学習内容も分析する事により、学習者にとってより最適なe-learning学習コンテンツを提供する事を特徴とする、e-learningシステム。
【請求項２】
請求項１において、学習者の苦手な内容を可視化できる様にする事により、学習者／学習管理者にとって、より学習効果の高いe-learning学習コンテンツを選定／提供できる事を特徴とするe-learningシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習者がネットワーク上で電子教材を学習する学習ナビゲーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワーク技術の発展により、学習者の時間・場所を限定しない学習方法である、e-learningシステムが着目されている。e-learningの時間・場所の制約を限定しない利点を活かし、個人が自由な時間で学習することになっている。
【０００３】
上記従来技術においての課題として、学習すべきコンテンツを学習者がとって学習効果の高いe-learningコンテンツを提供する。
【０００４】
特許文献１には、個人の属性から組織として学習すべきコンテンツを特定し、学習者に学習させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2006-133443号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の方法では、学習結果である点数をもとに、教育管理者が次期学習コンテンツをe-learningシステム上に登録する形で提供してきた。この方法だと、必ずしも学習者にとって、学習効果の高いコンテンツを学習させるという観点において、十分だとは言えない部分があると考える。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、学習者の受講結果に合わせ、学習効果の高いコンテンツを提供する、人財能力志向型教育システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図である。
【図２】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図の中の、学習者ＰＣ（１００）の構成例を示す図である。
【図３】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図の中の、人事システムサーバ（２００）の構成例を示す図である。
【図４】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図の中の、e-learningサーバ（３００）の構成例を示す図である。
【図５】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図の中の、管理者ＰＣ（４００）の構成例を示す図である。
【図６】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図の中の、ＤＢサーバ（５００）の構成例を示す図である。
【図７】e-learningにおける人財能力志向型教育システムの受講の流れを示す図である。
【図８】ログイン成功時のシーケンスを示す図である。
【図９】採点時のシーケンスを示す図である。
【図１０】学習成果情報（回答内容）の学習成果情報DBへの格納のフローチャートを示す図である。
【図１１】次回受講コンテンツ決定のフローチャートを示す図である。
【図１２】ログアウト時のシーケンスを示す図である。
【図１３】統計表作成時のシーケンスを示す図である。
【図１４】認証ＤＢの構成例を示す図である。
【図１５】人事ＤＢの構成例を示す図である。
【図１６】学習成果情報ＤＢの構成例を示す図である。
【図１７】学習コンテンツＤＢの構成例を示す図である。
【図１８】学習計画情報ＤＢの構成例を示す図である。
【図１９】統計表ＤＢの構成例を示す図である。
【図２０】受講履歴ＤＢの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明のe-learningシステムを実現するための形態を図を用いて説明する。
【００１１】
図１は本発明によるe-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図である。図１に示すように、教育システムは、複数の学習者ＰＣ１００がインターネット等のネットワークを介してe-Learningサーバ３００に接続されている。また、e-Learningサーバ３００には、人事システムサーバ２００とＤＢサーバ５００と管理者ＰＣ４００がＬＡＮ等により接続されている。
【００１２】
図２は、学習者ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、受講者ＰＣ１００は、メモリ１０１と、ＣＰＵ１０２と、ＣＰＵ１０２が実行するログイン、ログアウト機能１０３、受講機能１０４、情報を入力する入力部１０５と、情報を表示する表示部１０６を具備する。
【００１３】
図３は、人事システムサーバ２００のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ２０１と、ＣＰＵ２０２と、各ＤＢを管理するＤＢＭＳ２０３、ＣＰＵ２０２が実行する人事データ作成機能２０５、サーバ認証機能２０６等のプログラムを記憶する記憶部と、情報を入力する入力部２０７と、情報を表示する表示部２０８を具備する。
【００１４】
図４は、e-Learningサーバ３００のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ３０１と、ＣＰＵ３０２と、各ＤＢを管理するＤＢＭＳ３０３、ＣＰＵ３０２が実行するe-learningプログラム機能３０６、メール送信機能３０７、人事データ取得機能３０８、コンテンツデータ送信機能３０９、受講履歴登録・更新機能３１０、統計表作成機能３１１等のプログラム等を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部３１２と、情報を表示する表示部３１３を具備する。
【００１５】
図５は、管理者ＰＣ４００のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ４０１と、ＣＰＵ４０２と、ＣＰＵ４０２が実行するメール受信機能４０３を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部４０４と、情報を表示する表示部４０５を具備する。
【００１６】
図６は、ＤＢサーバ５００のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ５０１と、ＣＰＵ５０２と、各ＤＢを管理するＤＢＭＳ５０３、情報を入力する入力部５０７と、情報を表示する表示部５０８と、問題数数カウンタ機能５０９、検数カウンタ機能５１０を具備する。
【００１７】
図７は、本発明に関する全体の流れを示す図である。
【００１８】
まず、受講者は受講者ＰＣ（１００）より、e-Learningサーバ（３００）にアクセスし、ログインを行う（図８参照）。
【００１９】
ログイン後、受講者は受講者ＰＣ（１００）より、e-Learningサーバ（３００）から呼び出された学習コンテンツ画面内にある学習開始ボタンをクリックし、学習開始し、学習終了後、採点処理を行う（図９参照）。
【００２０】
採点終了後、ＤＢサーバ（５００）の学習成果情報ＤＢ（図１５）内に格納されている採点結果を学習コンテンツＤＢ（図１６）内の各問題毎に含まれる重み付け（回答内容）テーブルと比較し、分析を行い、分析した結果を学習成果情報ＤＢ（図１５）の重み付け（回答内容）テーブルに格納する（図１０参照）。
【００２１】
分析終了後、学習成果情報ＤＢ（図１５）に格納されている点数と重み付け（回答内容）数値を学習計画情報ＤＢ（図１７）内の点数合計テーブルと重み付け合計（回答内容）テーブルに移行し、学習コンテンツＤＢ（図１６）内の各コンテンツＩＤに紐付けされた点数合計範囲テーブルと重み付け合計範囲（回答内容）より、次回受講学習コンテンツＩＤとの突合せを行う。突合せの結果、適合した次回受講学習コンテンツＩＤを次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報ＤＢ（図１７）内の次回受講学習コンテンツＩＤテーブルに格納する（図１１参照）。
【００２２】
次回受講学習コンテンツＩＤ確定後、受講者が再度学習開始する時には、学習計画情報ＤＢ（図１７）内の次回受講学習コンテンツＩＤテーブルの情報をもとに、学習コンテンツＤＢ（図１６）内から学習コンテンツを選定し、学習コンテンツ画面を表示させる。
【００２３】
ログアウト時には、受講者ＰＣ（１００）より、（e-learning）サーバ（３００）学習終了要請を実施し、（e-learning）サーバ（３００）より、学習結果のＤＢサーバ（５００）への格納など実施し、学習終了処理を完了させる。
【００２４】
また、受講者の上長や管理者への受講情況を（e-learning）サーバ（３００）で統計表として纏め、統計表を（e-learning）サーバ（３００）より、管理者ＰＣ（４００）にメールで送信する。尚、統計表は、上長や管理者により管理面でのより効果の高い資料に手を加えられやすくする為にＣＳＶファイル形式で格納可能である。
【００２５】
図８は、ログイン成功時のシーケンスを示す図である。
【００２６】
まず、図８のログイン成功時において、事前に、（e-learning）サーバ（３００）次に受講者ＰＣ（１００）より、（e-learning）サーバ（３００）へログイン画面の要求を行う（STEP１００１）。
（e-learning）サーバ（３００）より、認証サーバ（５００）へログイン画面を送信するSTEP１００２）。
【００２７】
受講者がログイン画面より、認証情報（ユーザＩＤ、パスワード）を入力する（STEP１００３）。
【００２８】
受講者ＰＣ（１００）より、（e-learning）サーバ（３００）へ認証情報を送信する（STEP１００４）。
【００２９】
（e-learning）サーバ（３００）へ送信された認証情報と事前に（e-learning）サーバ（３００）内の認証ＤＢ（３０３）に登録されている認証情報との突合せを実施する（STEP１００５）。
【００３０】
（e-learning）サーバ（３００）へ送信された認証情報と事前に（e-learning）サーバ（３００）内の認証ＤＢ（３０３）に登録されている認証情報が同一であった場合、“ＯＫ”メッセージを認証サーバ（５００）より（e-learning）サーバ（３００）へ送信する（STEP１００６）。
【００３１】
尚、認証に失敗した場合は、再度（e-learning）サーバ（３００）より受講者ＰＣ（１００）へ、ログイン画面を送信されるので、受講者がログイン画面上で認証情報を入力する事で再ログインを行う。
【００３２】
（e-learning）サーバ（３００）から、受講者ＰＣ（１００）へ学習画面のデータを送信し、学習がスタートする（STEP１００７）。
【００３３】
図９は、採点時のシーケンスを示す図である。
【００３４】
受講者ＰＣ（１００）より、（e-learning）サーバ（３００）へコンテンツＩＤを含む学習の開始要求を行う（STEP２００１）。
【００３５】
（e-learning）サーバ（３００）より、（ＤＢ）サーバ（５００）へ“学習開始”メッセージを送信する（STEP２００２）
（ＤＢ）サーバ（５００）は、コンテンツＩＤを元に学習コンテンツＤＢ(図１７)を参照し、該当コンテンツデータを取得し、（e-learning）サーバ（３００）へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する（STEP２００３）。          
（e-learning）サーバ（３００）より、受講者ＰＣ（１００）へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する（STEP２００４）。
【００３６】
受講者ＰＣ（１００）より、該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面にある
学習ボタンをクリックし、学習を実施する（STEP２００５）。
【００３７】
学習が完了したら、受講者ＰＣ（１００）より、採点ボタンをクリックし、学習者ＩＤ、コンテンツＩＤ、問題等の学習結果を（e-learning）サーバ（３００）へ送信し、回答内容の採点要求を行う（STEP２００６）。
【００３８】
（e-learning）サーバ（３００）より、学習結果を（ＤＢ）サーバ（５００）へ送信し、回答内容の採点開始メッセージを送信する（STEP２００７）。
【００３９】
（ＤＢ）サーバ（５００）は、（ＤＢ）サーバ（５００）に送信された学習結果を（ＤＢ）サーバ（５００）内の学習コンテンツＤＢ（図１６）にある問題テーブルと学習結果と比較し、採点を行う（STEP２００８）。
【００４０】
（STEP２００８）で採点された結果を含む学習結果を(ＤＢ)サーバ（５００）内の学習成果情報ＤＢ（図１５）に格納する（STEP２００９）。
【００４１】
（ＤＢ）サーバ（５００）より、（e-learning）サーバ（３００）へ採点結果を含む採点結果画面を送信する（STEP２０１０）。
【００４２】
（e-learning）サーバ（３００）より、受講者ＰＣ（１００）へ採点結果を含む採点結果画面を送信する（STEP２０１１）。
【００４３】
図１０はＤＢサーバ（５００）内の学習成果情報ＤＢ（図１５）内の回答内容テーブルに格納されている回答内容を分析し、次回学習コンテンツ選定を行う上での重要な要素となる、回答内容による重み付けを行い、そのデータを学習成果情報ＤＢ（図１５）内の重み付け（回答内容）テーブルに格納する際のフローチャートを示す図である。
【００４４】
図１０の振舞いについて説明する。
【００４５】
今回の分析では、（ＤＢ）サーバ（５００）内に具備している問題数カウンタ（５０９）と検数カウンタ機能（５１０）を用いて分析作業を実施していく。問題数カウンタ（５０９）は数値を入力する際にはゼロクリアされており、一定のタイミングで数値を加えていく検数カウンタ（５１０）の数値が同一になった場合、分析を終了し、それまでに加えられた“重み付け数値”は、学習成果情報ＤＢ（図１５）に格納され、問題数カウンタ（５０９）及び検数カウンタ（５１０）はゼロクリアされる。
【００４６】
本分析時に回答が不正解であった場合、問題の分野に対する苦手フラグの付与を問題毎に行う事により、本人の苦手分野を学習管理者が見極める材料とする。また、再度学習者が同一学習コンテンツ実施時に同一の問題を正解した場合、苦手フラグを解除するものとする。
【００４７】
上記の部分に関しては、各問題毎ではなく、各学習コンテンツ毎での苦手フラグを付与する方法でも対応可能である。
【００４８】
以下、フローチャートに沿って説明していく。
まず、学習成果情報ＤＢ（図１５）の回答内容テーブルのデータをＤＢサーバ（５００）上で分析を開始する（STEP３００１）。
【００４９】
ＤＢサーバ（５００）に具備している問題数カウンタ（５０９）に受講者が学習した
学習コンテンツの問題数と同数の数値を加える（STEP３００２）。
【００５０】
ＤＢサーバ（５００）に具備している検数カウンタ（５１０）に１を加える（STEP３００３）。
【００５１】
検数カウンタ（５１０）と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容を確認する（STEP３００４）。
【００５２】
検数カウンタ（５１０）と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であるか（ＤＢ）サーバ（５００）内の学習コンテンツＤＢ（図１６）にある問題テーブルと比較し、確認する（STEP３００５）。
【００５３】
（STEP３００５）において、不正解であった場合、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されているかどうか確認する（STEP３００６）。
【００５４】
（STEP３００６）において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されていた場合、付与されていた“重み付け数値”が学習成果情報ＤＢ（図１５）内の重み付け（回答内容）テーブルに格納される（STEP３００７）。
【００５５】
（STEP３００７）において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されていた場合及び（STEP３００６）において、“重み付け数値”が付与されていなかった場合、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の苦手フラグテーブルに苦手フラグをたてる（苦手フラグテーブルに１と表示される）（STEP３００８）。
【００５６】
（STEP３００５）において、受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であった場合、いままで受講者が同学習コンテンツを受講しているか確認する。受講している事が確認できた場合、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっているかを確認する（STEP３００９）。
【００５７】
（STEP３００９）において、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっている場合、“苦手フラグ”がクリアされる（苦手フラグテーブルが空になる）（STEP３０１０）。
【００５８】
（STEP３００８）処理の後及び（STEP３００９）において、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっていなかった場合、または、（STEP３０１０）において、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがクリアされた後において、ＤＢサーバ（５００）内の問題数カウンタ（５０９）と検数カウンタ（５１０）の数値が同一か確認する。もし、問題数カウンタ（５０９）と検数カウンタの数値（５１０）が同一でない場合、（STEP３００２）以降の処理を繰り返していく（STEP３０１１）。
【００５９】
（STEP３０１１）において、ＤＢサーバ（５００）内の問題数カウンタ（５０９）と検数カウンタ（５１０）の数値が同一であった場合、同学習コンテンツにおける、学習成果情報ＤＢ（図１５）内の点数テーブルと重み付け（回答内容）テーブルに格納されている数値を学習計画情報ＤＢ（図１７）内の点数テーブルと重み付け（回答内容）テーブルへ移行する（STEP３０１２）。
【００６０】
ＤＢサーバ（５００）内の問題数カウンタ（５０９）と検数カウンタ（５１０）に関しては、次回、受講者が学習コンテンツを利用する際、同様の処理を行う必要がある為、数値のクリアを行う（STEP３０１３）。
【００６１】
終了処理を行う（STEP３０１４）。
【００６２】
図１１は、次回学習コンテンツを選定及び確定時のシーケンス示す図である。
【００６３】
学習計画情報ＤＢ（図１７）内に格納した点数テーブルと重み付け（回答内容）テーブルの数値により、次回受講学習コンテンツを確定させる（STEP４００１）。
【００６４】
まず、学習計画情報ＤＢ（図１７）内に格納した点数テーブルの数値を確認する（STEP４００２）。
【００６５】
次に、学習計画情報ＤＢ（図１７）内に格納した重み付け（回答内容）テーブルの数値が何点かを確認する（STEP４００３）。
【００６６】
（STEP４００２）、（STEP４００３）で確認した数値と、学習コンテンツＤＢ（図１６）内に格納されている、受講者が今回学習したコンテンツの点数範囲テーブル、重み範囲（回答内容）テーブルと比較し、適合するコンテンツとの突合せを行う（STEP４００４）。
【００６７】
（STEP４００４）の結果、学習コンテンツＤＢ（図１６）より適合した学習コンテンツを見つけたら、次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報ＤＢ（図１７）内の次回受講学習コンテンツテーブルに格納する事により、次回次回受講学習コンテンツが確定する（STEP４００５）。
【００６８】
終了処理を行う（STEP４００６）。
【００６９】
図１２は、ログアウト時のシーケンスを示す図である。
【００７０】
図１２のシーケンス図において、ログアウト（学習終了）時の振舞いについて説明する。ログイン成功時及び採点時に関しては、既に別資料で説明済なので、ここでは、（受講者）ＰＣ（１００）が（e-learning）サーバ（３００）に学習終了要請を実施し、学習終了処理が完了するまでを示す。
【００７１】
まず、（受講者）ＰＣ（１００）が（e-learning）サーバ（３００）に学習終了の要求を行う（STEP５００１）。
【００７２】
（e-learning）サーバ（３００）内の（e-learning）プログラム機能（３０８）が、学習終了処理を実施、学習終了直前の受講履歴を受講履歴ＤＢ（図２０）へ保存する（STEP５００２）。
【００７３】
（e-learning）サーバ（３００）が学習終了画面を、（受講者）ＰＣ（１００）に送信し、学習が終了する（STEP５００３）。
【００７４】
図１３は、統計表作成時のシーケンスを示す図である。
【００７５】
次に図１３のシーケンス図において、受講者の上長や管理者への受講状況を纏めた統計票をメールで送信する際の振舞いについて説明する。尚、統計表は、e-learning受講履歴情報に受講者の人事データ（作業状況（作番））情報を加え、実際の学習や管理面での効果（実用レベルの高い）資料に手を加えている。また、送信時期などは、e-learning実施中間、終了後など、条件により設定可能。
【００７６】
まず、（e-learning）サーバ（３００）が（人事システム）サーバ（２００）内の人事ＤＢ（図１９）内にある人事データ取得要求を行う（STEP６００１）。
【００７７】
（人事システム）サーバ（２００）が（e-learning）サーバ（３００）からの人事データ取得要求を受け、人事ＤＢ（図１９）内にある人事データを（e-learning）サーバ（３００）へ送信する（STEP６００２）。
【００７８】
（e-learning）サーバ（３００）が（人事システム）サーバ（２００）より、人事データを受信し、受講履歴ＤＢ（図２０）内にある受講履歴データとのマージを実施、統計表を作成する（STEP６００３）。
【００７９】
（e-learning）サーバ（３００）が統計表データを添付したメールを（管理者）ＰＣ（４００）へ送信する（STEP６００４）。
【００８０】
図１４は、認証ＤＢの構成例を示す図である。図１７に示すように、認証ＤＢは、学習者ＩＤ（＝ユーザＩＤ：Ｕ０１２３など）と所属（営業部など）と役職（主任など）とパスワード（ａｂｃ７８９など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【００８１】
図１５は、学習成果情報ＤＢの構成例を示す図である。図１５に示すように、学習成果情報ＤＢは、学習者ＩＤ（＝ユーザＩＤ：Ｕ０１２３など）と所属（営業部など）と役職（主任など）とコンテンツＩＤ（Ｔ０４５６など）とコンテンツの実施した結果である点数合計（８０など）と回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け合計（回答内容：３など）と問題（問題１など）と問題毎の点数（２など）と学習者が該当学習コンテンツ（或いは該当問題）において苦手であるかを判別する苦手フラグ（１など）と問題毎の回答内容（ア.ＪＡＶＡ（登録商標）など）と問題毎の重み付け（回答内容：３など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【００８２】
図１６は、学習コンテンツＤＢの構成例を示す図である。図１６に示すように、学習コンテンツＤＢは、コンテンツＩＤ（Ｔ０４５６など）とコンテンツ名（ＪＡＶＡ（登録商標）技法など）と問題（問題１など）と問題毎の正解（Ｂなど）と回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け（回答内容：３など）と次期コンテンツを選定するにあたり、学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計で判定する為に必要な要素である、学習者が実施したコンテンツＩＤ（Ｔ０１１１など）と学習者が実施した学習コンテンツの点数合計範囲（８０≦ｘ≦１００など）と重み付け合計範囲（８０≦ｘ≦１００など）と学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計により選定された次回受講コンテンツＩＤ（Ｔ０７８９など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【００８３】
図１７は、学習計画情報ＤＢの構成例を示す図である。図１７に示すように、学習計画情報ＤＢは、学習者ＩＤ（＝ユーザＩＤ：Ｕ０１２３など）と学習者がこれまでに受講したコンテンツの実績を管理する為に必要なコンテンツ受講実績（コンテンツＩＤ：Ｔ０４５６など）と次回受講コンテンツＩＤ（Ｔ０７８９など）と学習者が実施した学習コンテンツの点数合計（８０など）と重み付け合計（回答内容：８０など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【００８４】
図１８は、統計表ＤＢの構成例を示す図である。図１８に示すように、統計表ＤＢは、学習者ＩＤ（＝職員ＩＤ：Ｕ０１２３など）と所属（営業部など）と役職（主任など）と作番（Ｓ１２３４５など）とコンテンツＩＤ（Ｔ０４５６など）と実施状況（実施済など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。尚、実施状況とは、学習者が学習を終了しているか否かを表す項目であり、終了している場合は○で、終了していない場合は、×で表示される。
【００８５】
図１９は、人事ＤＢの構成例を示す図である。図１９に示すように、人事ＤＢは、
学習者ＩＤ（＝職員ＩＤ：Ｕ０１２３など）と所属（営業部など）と役職（主任など）と作番（Ｓ１２３４５など）と対象作番の期間（２０１０／１０／０１〜２０１１／０３／３１など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【００８６】
図２０は、受講履歴ＤＢの構成例を示す図である。図２０に示すように、受講履歴ＤＢは、学習者ＩＤ（＝ユーザＩＤ：Ｕ０１２３など）と所属（営業部など）と役職（主任など）とコンテンツＩＤ（Ｔ０４５６など）と実施状況（実施済など）と実施した時間を管理する実施時間（１０など）とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
【符号の説明】
【００８７】
１０１…メモリ、１０２…ＣＰＵ、１０３…ログイン、ログアウト機能、１０４…受講機能、１０５…入力部、１０６…表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2013007877.tif 000017
【図１６】
2013007877.tif 000018
【図１７】
2013007877.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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